[发明专利]基于Kalman滤波的ESN的涡轮发电机的剩余寿命预测方法

摘要

基于Kalman滤波的ESN的涡轮发电机的剩余寿命预测方法，涉及基于Kalman滤波的ESN的涡轮发电机的剩余寿命预测方法。它为了解决现有预测方法选择合适的网络拓扑困难，训练时需训练网络的全部的权值，计算时容易陷入局部最优的问题。本发明在训练阶段，建立Kalman滤波的ESN涡轮发动机的数学模型，根据已知的输入单元u(n)和已知的输出单元y(n-1)，以及内部处理单元更新方程和Kalman滤波求得输出权值矩阵Wout；在测试阶段，将传感器测量获得涡轮发动机的24维数据作为输入单元数据集，带入训练后的数学模型输出单元的方程求得待测ESN的涡轮发动机剩余寿命预测值。本发明适用于涡轮发动机等领域。

主权项

基于Kalman滤波的ESN的涡轮发电机的剩余寿命预测方法，其特征在于，它包括下述步骤：步骤一、训练阶段，建立Kalman滤波的ESN的涡轮发动机的数学模型，根据已知的输入单元u(n)和已知的输出单元y(n‑1)，采用Kalman滤波的ESN的涡轮发动机的数学模型的内部处理单元的更新方程和Kalman滤波求得输出权值矩阵Wout，输入单元u(k)为ESN的涡轮发动机的数学模型的一组数据集，该组数据集包含100个涡轮发动机的数据单元，所述的100个涡轮发动机均属于同一生产批次，且100个涡轮发动机在开始试验之前的初始剩余寿命不同，每一个数据单元中的一个元素对应24维数据，该24维数据中的3维数据表示涡轮发动机操作条件数据，剩余的21维表示传感器采集的涡轮发动机状态数据，步骤二、在测试阶段，被测涡轮发动机在正常运行时，通过传感器测量获得涡轮发动机的24维数据作为输入单元的数据集；结合步骤一训练后的Kalman滤波的ESN的涡轮发动机的数学模型的输出单元和输出权值矩阵Wout，采用训练后的Kalman滤波的ESN的涡轮发动机的数学模型的输出单元的方程求得待测ESN的涡轮发动机的剩余寿命预测值。